一、环境说明
- 虚拟机:virtualbox
- 操作系统:openEuler 20.03 TLS
- 数据库:openGauss-5.0.0
- DBMind:dbmind-5.0.0
注意
:环境是基于x86架构
二、初始化tpch测试数据
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使用普通用户如
omm
登录服务器 -
执行如下命令下载测试数据库:
git clone https://gitee.com/xzp-blog/tpch-kit.git
-
进入dbgen目录下,生成makefile文件:
cd /opt/software/tpch-kit/dbgen/ make -f Makefile
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连接openGauss数据库,创建tpch的database:
gsql -d postgres -p 15432 -r openGauss=# CREATE DATABASE tpch; openGauss=# \q
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创建8张测试表,执行如下命令:
cd /opt/software/tpch-kit/dbgen gsql -d tpch -f dss.ddl
执行完成后,登录数据库查看,会看到如下8张表:
List of relations Schema | Name | Type | Owner | Storage --------+----------+-------+-------+---------------------------------- public | customer | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | lineitem | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | nation | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | orders | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | part | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | partsupp | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | region | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | supplier | table | omm | {orientation=row,compression=no}
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生成8张表测试数据,执行如下命令:
cd /opt/software/tpch-kit/dbgen ./dbgen -vf -s 1
执行结果如下:
[omm@opengauss01 dbgen]$ ./dbgen -vf -s 1 TPC-H Population Generator (Version 2.17.3) Copyright Transaction Processing Performance Council 1994 - 2010 Generating data for suppliers table/ Preloading text ... 100% done. Generating data for customers tabledone. Generating data for orders/lineitem tablesdone. Generating data for part/partsupplier tablesdone. Generating data for nation tabledone. Generating data for region tabledone.
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编写导入数据脚本LoadData.sh:
for i in `ls *.tbl`; do table=${i/.tbl/} echo "Loading $table..." sed 's/|$//' $i > /opt/software/tmp/$i gsql tpch -p 15432 -q -c "TRUNCATE $table" gsql tpch -p 15432 -c "\\copy $table FROM '/opt/software/tmp/$i' CSV DELIMITER '|'" done
注意
:当前数据库端口为15432
授予执行权限:[omm@opengauss01 dbgen]$ chmod +x LoadData.sh
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导入数据到8张表中,执行导入脚本LoadData.sh:
[omm@opengauss01 dbgen]$ sh LoadData.sh
执行结果如下:
Loading customer... Loading lineitem... Loading nation... Loading orders... Loading partsupp... Loading part... Loading region... Loading supplier...
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检验数据是否已完成导入:
gsql -d tpch -p 15432 -r tpch=# select count(*) from supplier;
查看了supplier表的总记录数为:10000条。
感兴趣可以全部查看8张表各自的总记录数,如下所示:至此,已完后TPCH测试数据的导入工作。
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生成相关查询语句,为避免对原有查询语句脚本产生污染,将其复制到queries目录下:
cd /opt/software/tpch-kit/dbgen cp dists.dss queries/ cp qgen queries/ cd queries/
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编写生成查询语句脚本genda.sh,内容如下:
cd /opt/software/tpch-kit/dbgen/queries vim genda.sh
添加如下内容:
for i in {1..22}; do ./qgen -d $i>$i_new.sql ./qgen -d $i_new | sed 's/limit -1//' | sed 's/limit 100//' | sed 's/limit 10//' | sed 's/limit 20//' | sed 's/day (3)/day/' > queries.sql done
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执行脚本genda.sh:
cd /opt/software/tpch-kit/dbgen sh genda.sh
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验证生成的查询语句:
cd /opt/software/tpch-kit/dbgen/queries ls -l queries.sql
结果如下:
[omm@opengauss01 queries]$ ls -l queries.sql -rw-r--r-- 1 omm dbgrp 12K Aug 29 23:49 queries.sql
感兴趣可以查看下queries.sql内容,看下生成了哪些SQL语句
至此,已完成了查询语句的生成。 -
为了测试AP性能,以omm用户上传tpch_ap_data.sql(可点击下载)到/opt/software目录下,然后执行如下命令执行该sql文件:
gsql -d tpch -p 15432 -r -f /opt/software/tpch_ap_data.sql > /opt/software/tpch_ap_data.sql
执行完成后,整个tpch数据库中相关表如下:
tpch=# \d List of relations Schema | Name | Type | Owner | Storage --------+-----------------------------------+----------+-------+---------------------------------- public | address_dimension | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | address_dimension_address_key_seq | sequence | omm | public | customer | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | date_dimension | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | lineitem | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | litemall_orders | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | nation | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | orders | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | part | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | partsupp | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | region | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | supplier | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | user_dimension | table | omm | {orientation=row,compression=no} public | user_dimension_user_key_seq | sequence | omm |
三、使用DBMind索引推荐功能
- 第一种使用方式:
- 以gsql登录到数据库中
gsql -d tpch -p 15432 -r
- 执行如下命令查看索引推荐
结果如下:select * from gs_index_advise(' SELECT ad.province AS province, SUM(o.actual_price) AS GMV FROM litemall_orders o, address_dimension ad, date_dimension dd WHERE o.address_key = ad.address_key AND o.add_date = dd.date_key AND dd.year = 2020 AND dd.month = 3 GROUP BY ad.province ORDER BY SUM(o.actual_price) DESC');
schema | table | column | indextype --------+-------------------+----------------------+----------- public | litemall_orders | address_key,add_date | public | address_dimension | | public | date_dimension | year | (3 rows)
- 以gsql登录到数据库中
- 第二种使用方式:
-
登录到DBMind的管理界面中,输入相关SQL语句:
select * from customer where c_acctbal > 6819.74 order by c_acctbal desc limit 10;
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点击【Advise Index】按钮,正常情况下会看到如下内容:
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-756117.html
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四、使用DBMind实现SQL优化功能
- 登录到DBMind的管理界面中,输入相关SQL语句:
其他的有关DBMind的功能,大家感兴趣,可自行测试,希望对您有所帮助~~~~~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-756117.html
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